Entire, la nueva startup fundada por Thomas Dohmke, exdirector ejecutivo de GitHub, lanzó el pasado lunes su plataforma alternativa que pretende transformar la manera en que los desarrolladores revisan el código. Este nuevo sistema, denominado Trails, sustituye el clásico modelo de pull request por una revisión de código asistida por agentes inteligentes que automatizan y mejoran el proceso.
Desde la presentación de su ronda inicial de financiación de 60 millones de dólares en febrero, Entire ha ido desplegando diferentes componentes de su plataforma. Aunque Dohmke señalaba al principio que su proyecto no buscaba competir directamente con GitHub, con el lanzamiento completo de Entire esa rivalidad es evidente, introduciendo una propuesta adaptada a la era de la inteligencia artificial en el desarrollo de software y la colaboración en código.
Actualmente, Entire ofrece alojamiento nativo para repositorios privados, mientras que el soporte para repositorios públicos y nodos Git autoalojados sigue en desarrollo y está previsto para próximas actualizaciones. 
En una entrevista durante la conferencia AGNTCon + MCPcon en San José, California, Dohmke destacó la importancia de esta etapa: «Este es el momento que hemos estado esperando. Un año después de iniciar esta idea, ya podemos integrar el hosting de Git con la infraestructura mundial, junto con funciones clave como integración continua, entrega continua y memoria continua para los agentes. Además, con Trails reinventamos el pull request tradicional.»
Según Dohmke, el verdadero cuello de botella actual en el desarrollo de software no reside en escribir líneas de código, sino en el proceso de revisión. Entire apuesta por una plataforma completamente nueva para abordar este desafío, en lugar de enfocarse únicamente en agregar un revisor basado en IA a un proceso existente.
Trails: Una mirada renovada al pull request
Trails es la innovación principal que aporta Entire al modelo tradicional de pull request. En lugar de que los desarrolladores revisen manualmente cada cambio, esta función ofrece un panel personalizado que muestra evaluaciones automáticas realizadas por agentes inteligentes. Estas evaluaciones pueden indicar la posible peligrosidad de un cambio o detectar desviaciones en la intención del código durante sesiones de desarrollo asistidas por grandes modelos de lenguaje (LLM).
Las evaluaciones se realizan cada vez que se realiza un push, y los resultados están disponibles tanto en la interfaz web como en la línea de comandos open source de Entire. Los agentes utilizan este feedback para corregir o mejorar el código, y los desarrolladores validan cada iteración hasta llegar a un resultado satisfactorio.
Al final del proceso, se integran como parte de la revisión el requerimiento original, la historia de las sesiones del agente y el código resultante, proporcionando una trazabilidad mucho más rica y fiable que el método tradicional.
Si bien GitHub también incorpora revisiones asistidas por IA con Copilot, Entire va más allá al incluir en la revisión tanto la intención de los cambios como la actividad de los agentes, lo que permite una fusión más profunda entre desarrollo automatizado y supervisión humana.
Para Entire, si la evaluación automática indica que un cambio es seguro, se puede fusionar sin necesidad de una revisión humana exhaustiva, aunque esta opción siempre está disponible. La plataforma ofrece agentes de revisión preconfigurados, pero permite a los usuarios definir sus propios parámetros mediante archivos JSON y seleccionar entre modelos Claude y OpenAI.
Dohmke comparte su experiencia personal: «Estamos redefiniendo el ciclo de vida del desarrollo y es fascinante. A menudo estoy en casa, tranquilo, consultando mis agentes y recibiendo en Slack enlaces a Trails de mi equipo, lo que facilita mucho la colaboración y la supervisión.»
Además, Entire ha establecido colaboraciones con Buildkite y Depot para facilitar procesos de integración continua (CI). Gracias a convertidores de pipelines, los usuarios pueden llevar sus flujos de trabajo creados para GitHub Actions y adaptarlos a estas herramientas antes de conectarlos a Entire.
Un servidor Git distribuido más rápido y eficiente
Más allá de Trails, Entire destaca por su servidor Git distribuido compatible con Git, que debutó a principios de año y promete una velocidad de push hasta 89 veces superior a GitHub y 6 veces más rápida que la competencia directa, como Cursor’s Origin.
Este sistema distribuido cuenta con réplicas geográficamente distribuidas en regiones como EE. UU., Europa, India y Australia. Los usuarios pueden elegir una región principal para alojar sus repositorios privados y añadir espejos adicionales en otras regiones, con Entire gestionando la sincronización automática, lo cual resulta clave para cumplir con requisitos de gobernanza de datos cada vez más estrictos.
Memoria continua para agentes inteligentes
El tercer pilar de Entire es la memoria continua, una función que sincroniza las sesiones de los agentes IA con el repositorio del proyecto, permitiendo que esos agentes recuerden decisiones pasadas, enfoques descartados y observaciones hechas durante ciclos anteriores. De esta manera, cuando un agente inicia una nueva tarea, puede consultar esos recuerdos para trabajar con un contexto rico y coherente.
Dohmke anticipa que el coste y la eficiencia en el uso de tokens serán el próximo foco para los equipos de desarrollo, ya que generar cambios con inteligencia artificial conlleva uso de recursos computacionales. Entire propone que en muchos casos será más rentable aprovechar proyectos open source o servicios como el suyo en lugar de crear soluciones personalizadas desde cero.
La plataforma es gratuita para los usuarios, que solo pagan por los tokens consumidos por los agentes revisores. Actualmente, Entire ofrece 100 dólares en créditos iniciales para probar el sistema, tras los cuales los usuarios abonan la tarifa correspondiente al modelo LLM elegido.
Dohmke también insinúa que están explorando formas de apoyar el código abierto a largo plazo, con negociaciones en curso con proveedores de modelos e interesados, buscando planes específicos para proyectos comunitarios.
El anuncio llega justo dos días antes del evento GitHub Universe 2026, lo que no pasa desapercibido dada la historia y el contexto de Dohmke en GitHub, marcando un desafío directo en el panorama del desarrollo colaborativo.
